微信小程序

项目起点

微信是中国数字服务的主要入口：小程序直接在微信里打开，无需安装。这套能力已在一个围绕对话式 AI 助手构建的中英双语小程序上得到实践。

要解决的问题

想触达中国用户，一个西方式的网页或移动应用是不够的：需要做微信小程序，它有自己的界面语言（WXML、WXSS）、云端后台、开发工具和发布规则。在这样一个封闭环境里测试和迭代产品，需要专门的方法。

我的方案

小程序用微信原生方式编写，支持中英双语；每次修改之后，测试链会在官方模拟器中自动运行一遍。开发之前先用一个双语 HTML 原型作为视觉规格；AI 生成的内容由自动化检查来约束，而不只是给模型下指令。

• 原生小程序：微信 JavaScript、WXML 与 WXSS，共 10 个页面，自定义标签栏和自定义组件
• 中英双语界面，208 个翻译键保持一一对应
• 在微信模拟器中自动跑完整流程（miniprogram-automator），100 项检查全部通过
• 服务端已准备好微信 CloudBase 云函数
• 对话式 AI 助手：内容标注「AI 生成」并自动校验
• 由脚本生成的 12 屏双语 HTML 原型，作为视觉规格
• 计划中：接入国产大语言模型、微信支付、在平台上发布

技术内幕

小程序使用微信原生 JavaScript（WXML、WXSS）编写：十个页面、自定义标签栏和可复用组件。数据采用只追加的模型，页面上显示的计算结果由确定性代码产生，而不是由语言模型产生。服务端的微信 CloudBase 云函数已经就绪。质量由脚本保证：结构检查、翻译对应检查，以及在微信模拟器中驱动的端到端流程。

值得一提的难点

小程序只能在微信环境中运行，这让自动化测试变得不同寻常。解决办法是用脚本驱动官方模拟器，在两种语言下重放完整流程，并辅以结构检查和翻译对应检查，每次修改后重新运行。

我的角色

市场调研、双语产品设计，随后开发小程序及其测试链，并借助 AI（Claude Code 与评审智能体）。

项目进展

该小程序可以在微信模拟器中编译并运行；2026 年 9 月 15 日最近一次自动化运行中，两种语言下的 100 项检查全部通过。目前仍使用演示数据：语言模型、真实后端和真机测试还有待接入。

• 接入国产大语言模型
• 在 iOS 和 Android 手机上测试
• 准备在微信平台上发布

几个数字

项目所用工具

小程序

微信小程序（原生 JavaScript、WXML、WXSS）

后端

微信 CloudBase（云函数、数据库）

测试与质量

miniprogram-automator、Node.js 检查脚本

原型

由 Python 生成的静态 HTML，可切换中文 / 英文

AI

计划中：国产大语言模型（Qwen-Max 级别）

工具

微信开发者工具